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1997年调查了长白山地区(Rhodiola sachalinensis)种子散布,发现高山红景天种子散布方向是不均匀的,以东部和西部最多。发芽试验的种子采自吉林省长白山和黑龙江省大海林迁地保护基地。种子采集后立刻用2%KNO3处理10小时、0.02%GA3处理5小时,结果显示迁地保护基地的高山红景天种子萌发率(85.33%)明显高于长白山(72.66%)。在0~5℃下贮存10个月之后,经上述不同浓度的激素处理,再测定发芽率。结果表明其发芽率为与刚采收时的发芽率(72.66%)差别不大,说明低温处理可明显延长种子寿命,同时发现,种子发芽率在一定程度上随激素浓度的增加而提高。图参9。 相似文献
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毛乌素沙地南缘3种灌草丛形态与阻沙能力的对比研究 总被引:5,自引:0,他引:5
灌草丛形态对其沙丘形态塑造具有重要作用.通过对毛乌素沙地南缘典型灌草丛沙堆形态参数的测量,定量分析了针茅、沙蒿、沙柳3种主要灌草丛形态对其沙堆形态的影响.并探讨了不同灌草丛的阻沙能力.对灌草丛及沙堆形态参数之间的相关分析表明,3种灌草丛沙堆的长度、宽度与灌草丛的冠幅长度、宽度存在显著相关;沙堆高度与灌草丛高度微相关、与冠层高度不存在明显相关关系;沙堆水平分量与灌草丛高度也存在较强相关关系,相关性强弱依次为针茅、沙柳、沙蒿;沙堆体积与灌草丛体积相关性显著,相关性强弱依次为针茅、沙柳、沙蒿;研究结果证明,阻沙能力沙蒿最强.其次为针茅、沙柳. 相似文献
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为提高大坝位移预测的准确性,提出了一种新颖的基于深度学习的综合预测方法。首先引入了一种基于完全集成经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)和奇异谱分析(Singular Spectrum Analysis,SSA)的多级数据降噪技术。这能有效地消除监测数据中的噪声和异常值,提高数据质量,为后续预测提供更合理的大坝变形数据。随后构建基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)的深度学习模型。采用CNN从监测数据中提取丰富的特征,利用GRU来捕获和处理时间序列数据中的长期依赖关系。为了增强模型的表现,引入了自注意力机制,以帮助模型更好地处理和识别数据中的复杂模式。通过与其他预测方法的比较,实验结果表明,该方法在大坝位移预测的准确性和稳定性方面相较于其他方法有显著的提升,能够为大坝变形监控领域提供新方法。 相似文献
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